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一种基于像素自适应分割和贝叶斯模型的黑烟车检测方法

摘要

本发明公开了一种基于像素自适应分割和贝叶斯模型的黑烟车检测方法,包括:利用PBAS模型检测运动目标,并把图像划分网格,标记前景目标所在的所有小方格;针对每个前景目标方格,提取POEM直方图特征或者LDP直方图特征,刻画空间信息;针对每个前景目标方格,提取HOOF直方图特征或者MOH直方图特征,刻画时序信息;针对每个前景目标方格,提取STH特征,刻画结构信息;将不同类型的直方图特征进行融合,利用实际场景非黑烟车远高于黑烟车的特点,加入先验知识,利用贝叶斯模型对每一帧每个前景目标小方格进行分类,综合分析多帧识别黑烟车。本发明能从车流中自动识别黑烟车,提高检出率,降低误报率,对阴影具有鲁棒性。

著录项

  • 公开/公告号CN109271904B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN201811018255.5

  • 发明设计人 路小波;陶焕杰;

    申请日2018-09-03

  • 分类号G06V20/54(20220101);G06V10/50(20220101);G06V10/60(20220101);G06V10/80(20220101);G06V10/764(20220101);G06K9/62(20220101);G06T7/254(20170101);G06T7/215(20170101);

  • 代理机构32206 南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人叶涓涓

  • 地址 211189 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

  • 入库时间 2022-08-23 13:07:17

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